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NIS 2 Direktive

Die neue Direktive zur Cybersicherheit in kritischen Infrastrukturen könnte ein Damoklesschwert für den industriellen Mittelstand bedeuten.

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QuickCheck-Aufruf: Erklärbare KI (XAI)

Sie haben eine konkrete Idee oder Fragen zum Einsatz von KI im eigenen Betrieb? Mit dem QuickCheck erhalten Sie eine erste Problemanalyse. Bewerbungen können bis zum 15.11. eingereicht werden.

© Fraunhofer IOSB

Wie können KI-Methoden transparent und nachvollziehbar in neue und bewährte Prozesse integriert werden?

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ergänzt um Verfahren aus dem Bereich Explainable Artificial Intelligence (XAI) verspricht auch im Engineering und dem Betrieb von technischen Systemen enorme Vorteile – mit der richtigen Methodik und systematischen Herangehensweise.

Das Kompetenzzentrum KI-Engineering in Karlsruhe, kurz CC-KING, unterstützt bei einem systematischen Einstieg in die Denkwelt und die Methoden der KI. Um KI effizient und planbar einsetzen zu können, muss sie mit der Herangehensweise von IngenieurInnen und Software-EntwicklerInnen zusammengeführt werden. Dabei dienen XAI-Komponenten dem Zweck Ergebnisse transparent und nachvollziehbar zu gestalten.

QuickChecks richten sich an Endkunden und Technologienutzer. Es wird analysiert, ob und wie Ihre praktischen Fragestellungen mittels KI-Engineering-Methoden bearbeitet werden können.

Bewerbung

Die QuickChecks richten sich insbesondere an kleine und mittlere Unternehmen (KMU) aus Baden-Württemberg.

Die Bewerbung erfolgt online über die Website des CC-KING. Bewerbungsfrist ist der 15. November.

 

>>> Weitere Infos & Bewerbung

 

Das CC-KING

CC-KING ist das Kompetenzzentrum für KI-Engineering der Karlsruher Forschungseinrichtungen Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB, FZI Forschungszentrum Informatik und Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Es stellt eine Verbindung zwischen KI-Spitzenforschung und etablierten Ingenieurdisziplinen dar und soll so den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) in der Praxis erleichtern.